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Characterization of gauss–markov stochastic sequences for mission analysis

Astrodynamics 2024年第1期8卷 135-148页

作者： Carmine Giordano Department of Aerospace Science and Technology Politecnico di MilanoMilano20156Italy

In real scenarios,the spacecraft deviates from the intended paths owing to uncertainties in dynamics,navigation,and command *** quantifying these uncertainties is crucial for assessing the observability,collision risks,and mission *** issue is further magnified for CubeSats because they have limited control authority and thus require accurate dispersion estimates to avoid rejecting viable trajectories or selecting unviable *** uncertainties arise from random variables(e.g.,measurement errors and drag coefficients)and processes(e.g.,solar radiation pressure and low-thrust acceleration).Although random variables generally present minimal computational complexity,handling stochastic processes can be challenging because of their noisy ***,accurately modeling these processes is essential,as they significantly influence the uncertain propagation of space trajectories,and an inadequate representation can result in either underestimation or overestimation of the stochastic characteristics associated with a given *** study addresses the gap in characterizing process uncertainties,represented as gauss–markov processes in mission analysis,by presenting models,evaluating derived quantities,and providing results on the impact of spacecraft *** study emphasizes the importance of accurately modeling random processes to properly characterize stochastic spacecraft paths.

关键词： gauss-markov process uncertainty quantification stochastic dynamics Monte Carlo simulation

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